명명된 엔터티 인식

아티클
05/06/2019

중요

Machine Learning Studio(클래식)에 대한 지원은 2024년 8월 31일에 종료됩니다. 해당 날짜까지 Azure Machine Learning으로 전환하는 것이 좋습니다.

2021년 12월 1일부터 새로운 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 만들 수 없습니다. 2024년 8월 31일까지는 기존 Machine Learning Studio(클래식) 리소스를 계속 사용할 수 있습니다.

ML Studio(클래식)에서 Azure Machine Learning으로 기계 학습 프로젝트 이동에 대한 정보를 참조하세요.
Azure Machine Learning에 대한 자세한 정보.

ML Studio(클래식) 설명서는 사용 중지되며 나중에 업데이트되지 않을 수 있습니다.

텍스트 열의 명명된 엔터티 인식

범주: Text Analytics

참고

적용 대상: Machine Learning Studio(클래식)만

유사한 끌어서 놓기 모듈은 Azure Machine Learning 디자이너에서 사용할 수 있습니다.

모듈 개요

이 문서에서는 Machine Learning Studio(클래식)에서 명명된 엔터티 인식 모듈을 사용하여 텍스트 열의 사람, 회사 또는 위치와 같은 사물의 이름을 식별하는 방법을 설명합니다.

명명된 엔터티 인식은 다음과 같은 여러 실제적 정보를 얻는 데 사용할 수 있으므로 기계 학습 및 NLP(중립 언어 처리)에서 중요한 연구 분야입니다.

트윗에 사람 이름과 현재 위치가 포함되어 있는지 여부
뉴스 기사에 언급되어 있는 회사 이름
지정된 제품이 불만 또는 리뷰에 언급되었나요?

명명된 엔터티 목록을 가져오려면 텍스트 열이 포함된 데이터 집합을 입력으로 제공합니다. 그런 다음 명명된 엔터티 인식 모듈은 PER(사람), 위치(LOC) 및 조직(ORG)의 세 가지 유형의 엔터티를 식별합니다.

또한 이 모듈은 이러한 단어가 발견된 위치에 따라 시퀀스에 레이블을 지정하므로 추가 분석에서 용어를 사용할 수 있습니다.

예를 들어 다음 표에는 간단한 입력 문장과 모듈에서 생성하는 용어 및 값이 나와 있습니다.

입력 텍스트	모듈 출력
"Boston is a great place to live."	0,Boston,0,6,LOC

이 출력은 다음과 같이 해석할 수 있습니다.

첫 번째 '0'은 이 문자열이 모듈에 대한 첫 번째 문서 입력임을 의미합니다.

문서 하나에 엔터티가 여러 개 있을 수 있으므로 기능을 문서에 매핑하려면 출력에 문서 행 번호를 포함해야 합니다.
Boston 는 인식된 엔터티입니다.
0 다음은 Boston 엔터티 Boston 가 입력 문자열의 첫 번째 문자에서 시작된다는 것을 의미합니다. 인덱스는 0부터 시작하는 것입니다.
6 는 엔터티 Boston 의 길이가 6임을 의미합니다.
LOC 는 엔터티 Boston 가 장소 또는 위치임을 의미합니다. 지원되는 다른 명명된 엔터티 형식은 사람(PER) 및 조직(ORG)입니다.

명명된 엔터티 인식을 구성하는 방법

Studio(클래식)에서 실험에 명명된 엔터티 인식 모듈을 추가합니다. Text Analytics 범주에서 모듈을 찾을 수 있습니다.
Story라는 입력에서 분석할 텍스트가 포함된 데이터 세트를 연결합니다.

"story"에는 명명된 엔터티를 추출할 텍스트가 포함되어야 합니다.

Story로 사용되는 열에는 각 행이 문자열로 구성된 여러 행이 포함되어야 합니다. 문자열은 문장처럼 짧거나 뉴스 기사처럼 길 수 있습니다.

텍스트 열이 포함된 모든 데이터 세트를 연결할 수 있습니다. 그러나 입력 데이터 세트에 여러 열이 포함된 경우 데이터 세트의 열 선택을 사용하여 분석할 텍스트가 포함된 열만 선택합니다.

참고

두 번째 입력인 사용자 지정 리소스(Zip)는 현재 지원되지 않습니다.

나중에 다양한 엔터티 형식을 식별하기 위해 여기에 사용자 지정 리소스 파일을 추가할 수 있습니다.
실험을 실행합니다.

결과

모듈은 오프셋과 함께 인식된 각 엔터티에 대한 행이 포함된 데이터 세트를 출력합니다.

입력 텍스트의 각 행에 여러 개의 명명된 엔터티가 포함될 수 있으므로 아티클 ID 번호가 자동으로 생성되고 출력에 포함되어 명명된 엔터티가 포함된 입력 행을 식별합니다. 아티클 ID는 입력 데이터 세트에 있는 행의 자연 순서를 기반으로 합니다.

다운로드를 위해 이 출력 데이터 세트를 CSV로 변환하거나 다시 사용하기 위한 데이터 세트로 저장할 수 있습니다.

웹 서비스에서 명명된 엔터티 인식 사용

Machine Learning Studio(클래식)에서 웹 서비스를 게시하고 C#, Python 또는 R과 같은 다른 언어를 사용하여 웹 서비스를 사용하려는 경우 먼저 웹 서비스의 도움말 페이지에 제공된 서비스 코드를 구현해야 합니다.

웹 서비스가 여러 출력 행을 제공하는 경우 C#, Python 또는 R 코드에 추가하는 웹 서비스 URL에는 접두사로 scoremultirow가 아닌 score를 사용해야 합니다.

예를 들어 웹 서비스에 다음 URL을 사용된다고 가정합니다. https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/<workspace id>/services/<service id>/score

다중 행 출력을 사용하도록 설정하려면 URL을 로 변경합니다. https://ussouthcentral.services.azureml.net/workspaces/<workspace id>/services/<service id>/scoremultirow

이 웹 서비스를 게시하려면 명명된 엔터티 인식 모듈 뒤에 R 스크립트 실행 모듈을 추가하여 다중 행 출력을 세미콜론(;)으로 구분된 단일 항목으로 변환해야 합니다. 여러 출력 행을 단일 행으로 통합하는 이유는 입력 행당 여러 엔터티를 반환하기 위해서입니다.

예를 들어, 명명된 두 엔터티가 있는 하나의 입력 문장이 있다고 가정합니다. 각 입력 행에 대해 두 개의 행을 반환하는 대신, 다음에 표시된 대로 세미콜론으로 구분된 여러 엔터티가 포함된 단일 행을 반환할 수 있습니다.

입력 텍스트	웹 서비스의 출력
Microsoft has two office locations in Boston.	0,Microsoft,0,9,ORG,;,0,Boston,38,6,LOC,;

다음 코드 샘플에서 이와 같이 출력을 생성하는 방법을 보여 줍니다.

# Map 1-based optional input ports to variables  
d <- maml.mapInputPort(1) # class: data.frame  
y=length(d) ##size of cols  
x=dim(d)[1] ##size of rows  
longd=matrix("NA",nrow=1,ncol=x*(y+1))  
for (i in 1:x)  
  {   
     for (j in 1:y)  
     {  
       longd[1,j+(i-1)*(y+1)]=toString(d[i,j])   
     }  
     longd[1,j+(i-1)*(y+1)+1]=c(";")  
  }   

final_output=as.data.frame(longd)  
# Select data.frame to be sent to the output Dataset port  
maml.mapOutputPort("final_output");

예

이 블로그에서는 명명된 엔터티 인식의 작동 방식, 배경 및 가능한 애플리케이션에 대한 확장된 설명을 제공합니다.

기계 학습 및 텍스트 분석

또한 기계 학습에서 일반적으로 사용되는 텍스트 분류 방법을 사용하는 방법에 대한 데모는 Azure AI Gallery 에서 다음 샘플 실험을 참조하세요.

뉴스 분류 샘플: 기능 해시를 사용하여 문서를 미리 정의된 범주 목록으로 분류합니다.
유사한 회사 샘플: Wikipedia 문서의 텍스트를 사용하여 회사를 분류합니다.
텍스트 분류 5단계 중 1단계: 데이터 준비: 이 5부로 구성된 텍스트 분류 연습에서는 Twitter 메시지의 텍스트를 사용하여 감정 분석을 수행합니다. 또한 여러 텍스트 전처리 기술도 보여 줍니다.

기술 정보

언어 지원

명명된 엔터티 인식 모듈은 현재 영어 텍스트만 지원합니다. 이 모듈은 영어 문장의 조직 이름, 사람 이름 및 위치를 검색할 수 있습니다. 다른 언어에서 모듈을 사용하는 경우 오류가 표시되지 않을 수 있지만 결과는 영어 텍스트만큼 좋지 않습니다.

앞으로는 Office 중립 언어 도구 키트에서 제공되는 다국어 구성 요소를 통합하여 추가 언어 지원을 사용하도록 설정할 수 있을 것입니다.

예상 입력

Name	유형	설명
Story	데이터 테이블	분석할 텍스트 열이 포함된 입력 데이터 집합(DataTable)입니다.
CustomResources	Zip	(선택 사항) 추가 사용자 지정 리소스가 포함된 ZIP 형식의 파일입니다. 이 옵션은 현재는 사용할 수 없으며 이후 버전과의 호환성을 위해서만 제공됩니다.

출력

Name	유형	Description
엔터티	데이터 테이블	문자 오프셋 및 엔터티 목록입니다.

참고 항목

Text Analytics
기능 해싱
Vowpal Wabbit 7-4 모델 점수 매기기
Vowpal Wabbit 7-4 모델 학습

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